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상관 관계 보존을 위한 노이즈 생성 방법에 있어서,시계열 데이터 집합의 시계열 데이터를 정규화로 변환하는 정규화 변환 단계;정규화된 시계열 데이터에 근거하여, 상관 관계 보존이 되는 랜덤 노이즈를 생성하는 랜덤 노이즈 생성 단계; 및생성된 랜덤 노이즈에 의해 교란 시계열 데이터를 생성하는 교란 시계열 데이터 생성 단계;를 포함하며, 상기 정규화 변환 단계는,상기 시계열 데이터 집합의 평균값을 획득하는 단계;획득된 시계열 데이터 집합의 평균값을 근거로 상기 시계열 데이터 집합의 표준 편차를 획득하는 단계; 및획득된 평균값 및 표준 편차를 이용하여 상기 시계열 데이터 집합의 각 시계열 데이터를 정규화하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 상관 관계 보존을 위한 노이즈 생성 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 랜덤 노이즈 생성 단계는,가우시안 함수에 의한 랜덤 노이즈들을 획득하는 단계;획득된 랜덤 노이즈들 중 각 시계열 데이터의 부호와 동일한 부호의 랜덤 노이즈를 획득하는 단계; 및획득한 동일한 부호의 랜덤 노이즈에 의해 교란된 각 시계열 데이터를 획득하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 상관 관계 보존을 위한 노이즈 생성 방법
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제 3 항에 있어서,획득된 랜덤 노이즈에 의해 상기 각 시계열 데이터의 부호가 달라지지 않으면 해당 랜덤 노이즈를 그대로 사용하고, 부호가 달라지면 랜덤 노이즈를 다시 생성하는 것을 특징으로 하는 상관 관계 보존을 위한 노이즈 생성 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 랜덤 노이즈 생성 단계는,가우시안 함수에 의한 랜덤 노이즈들을 획득하는 단계;획득된 랜덤 노이즈들 중 각 시계열 데이터의 부호와 랜덤 노이즈에 의해 교란된 시계열 데이터의 부호가 동일한 랜덤 노이즈를 획득하는 단계; 및획득된 동일한 랜덤 노이즈에 의해 교란된 각 시계열 데이터를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 상관 관계 보존을 위한 노이즈 생성 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 랜덤 노이즈 생성 단계는,가우시안 함수에 의한 랜덤 노이즈들을 획득하는 단계;획득된 랜덤 노이즈들중 각 시계열 데이터의 부호와 동일한 부호로 변경된 랜덤 노이즈를 획득하는 단계; 및획득된 동일한 부호로 변경된 랜덤 노이즈에 의해 교란된 각 시계열 데이터를 획득하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 상관 관계 보존을 위한 노이즈 생성 방법
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제 3 항에 있어서, 랜덤 노이즈의 부호가 각 시계열 데이터의 엔트리와 다르더라도 교란 시계열 데이터의 엔트리가 각 시계열 데이터의 엔트리와 동일한 부호를 가지면 랜덤 노이즈를 그대로 사용하는 것을 특징으로 하는 상관 관계 보존을 위한 노이즈 생성 방법
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제 3 항에 있어서, 교란 시계열 데이터의 엔트리의 절대 크기는 각 시계열 데이터의 엔트리의 절대크기 보다 작은 것을 특징으로 하는 상관 관계 보존을 위한 노이즈 생성 방법
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제 4 항에 있어서,각 시계열 데이터의 엔트리와 교란 시계열 데이터의 엔트리가 동일한 부호를 가지더라도, 랜덤 노이즈가 시계열 데이터의 엔트리와 다른 부호를 가지면 랜덤 노이즈를 다시 생성하는 것을 특징으로 하는 상관 관계 보존을 위한 노이즈 생성 방법
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제 4 항에 있어서,각 시계열 데이터의 엔트리와 랜덤 노이즈가 동일한 부호를 가지므로, 교란 시계열 데이터의 엔트리의 절대 크기는 각 시계열 엔트리의 절대크기보다 큰 것을 특징으로 하는 상관 관계 보존을 위한 노이즈 생성 방법
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제 5 항에 있어서, 각 시계열 데이터의 엔트리와 교란 시계열 데이터의 엔트리가 동일한 부호를 가지더라도 각 시계열 데이터의 엔트리와 랜덤 노이즈의 부호가 일치하지 않으면, 랜덤 노이즈의 부호를 변경하는 것을 특징으로 하는 상관 관계 보존을 위한 노이즈 생성 방법
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제 5 항에 있어서, 각 시계열 데이터의 엔트리와 랜덤 노이즈의 부호가 일치하며, 교란 시계열 데이터의 엔트리의 절대 크기는 각 시계열 엔트리의 절대크기 보다 큰 것을 특징으로 하는 상관 관계 보존을 위한 노이즈 생성 방법
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제 1 항에 있어서,상기 정규화된 시계열 데이터는 수학식 (여기서, Xn은 정규화된 시계열 데이터, X는 각 시계열 데이터, xi(1≤i≤n)는 각 시계열 데이터(X)의 엔트리, avg(X)는 각 시계열 데이터의 평균값, σx는 표준편차를 나타낸다)에 의해 획득되는 것을 특징으로 하는 상관 관계 보존을 위한 노이즈 생성 방법
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사용자 입력을 수신하는 사용자 입력부; 및사용자 입력에 따라 시계열 데이터 집합의 시계열 데이터를 정규화로 변환하는 정규화 변환부;정규화된 시계열 데이터에 근거하여, 상관 관계 보존이 되는 랜덤 노이즈를 생성하는 노이즈 획득부; 및생성된 랜덤 노이즈에 의해 교란 시계열 데이터를 생성하는 데이터 생성부;를 포함하며,상기 정규화 변환부는,상기 시계열 데이터 집합의 평균값을 획득하고, 획득된 시계열 데이터 집합의 평균값을 근거로 상기 시계열 데이터 집합의 표준 편차를 획득하고, 획득된 평균값 및 표준 편차를 이용하여 상기 시계열 데이터 집합의 각 시계열 데이터를 정규화하는 것을 특징으로 하는 상관 관계 보존을 위한 노이즈 생성 장치
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